中文分词算法及python代码实现（持续更新中）

2021-12-05 23:13:05

文章目录

1. 机械分词算法
- 1.1. 正向最大匹配算法
- 1.2. 逆向最大匹配算法

参考链接：
https://blog.csdn.net/lcwdzl/article/details/78493637
https://blog.csdn.net/liu_zhlai/article/details/52125174?spm=1001.2014.3001.5501
代码源码地址：
https://github.com/lankuohsing/Study_NLP

1. 机械分词算法

1.1. 正向最大匹配算法

custom_dict={"南京","南京市","市长","长江","大桥","江大桥",}
input_sentence="南京市长江大桥"
max_word_len=0
for word in custom_dict:
    if len(word)>max_word_len:
        max_word_len=len(word)

if len(input_sentence)<max_word_len:
    max_word_len=len(input_sentence)

start=0
seg_results=[]
while start<len(input_sentence):
    temp_len=max_word_len
    if len(input_sentence)-start<max_word_len:
        temp_len=len(input_sentence)-start
    while temp_len>0:
        sub_sentence=input_sentence[start:start+temp_len]
        if sub_sentence in custom_dict:
            seg_results.append(sub_sentence)
            start+=temp_len
            break
        else:
            temp_len-=1
    # 没有子串匹配，则单独成词
    if temp_len==0:
        seg_results.append(input_sentence[start:start+1])
        start+=1
print(seg_results)

1.2. 逆向最大匹配算法

custom_dict={"南京","南京市","市长","长江","大桥","江大桥"}
input_sentence="南京市长江大桥"
max_word_len=0
for word in custom_dict:
    if len(word)>max_word_len:
        max_word_len=len(word)

if len(input_sentence)<max_word_len:
    max_word_len=len(input_sentence)

end=len(input_sentence)
seg_results=[]
while end>0:
    temp_len=max_word_len
    if end<max_word_len:
        temp_len=end
    while temp_len>0:
        sub_sentence=input_sentence[end-temp_len:end]
        if sub_sentence in custom_dict:
            seg_results.append(sub_sentence)
            end-=temp_len
            break
        else:
            temp_len-=1
    # 没有子串匹配，则单独成词
    if temp_len==0:
        sub_sentence=input_sentence[end-1:end]
        seg_results.append(sub_sentence)
        end-=1
print(seg_results)

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本次实验内容是基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。使用正向和反向最大匹配算法对给定句子进行分词，对得到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。

算法描述

正向最大匹配算法

先设定扫描的窗口大小maxLen(最好是字典最长的单词长度)，从左向右取待切分汉语句的maxLen个字符作为匹配字段。查找词典并进行匹配。若匹配成功，则将这个匹配字段作为一个词切分出来，并将窗口向右移动这个单词的长度。若匹配不成功，则将这个匹配字段的最后一个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段，进行再次匹配，重复以上过程，直到切分出所有词为止。

反向最大匹配算法

该算法是正向的逆向算法，区别是窗口是从后向左扫描，若匹配不成功，则去掉第一个字符，重复上述的匹配步骤。

双向最大匹配算法

双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。定义的匹配规则如下：

如果正反向匹配算法得到的结果相同，我们则认为分词正确，返回任意一个结果即可。

如果正反向匹配算法得到的结果不同，则考虑单字词、非字典词、总词数数量的数量，三者的数量越少，认为分词的效果越好。我们设定一个惩罚分数(score_fmm / score_bmm = 0)，例如：正向匹配中单字词数量多于反向匹配，则正向匹配的分值score_fmm += 1。其他两个条件相同。可以根据实际的分词效果调整惩罚分数的大小，但由于没有正确分词的数据，因此惩罚分数都设为1。最后比较惩罚分数，返回较小的匹配结果。

详例描述

以“对外经济技术合作与交流不断扩大。”为例，详细描述算法如下：

窗口大小设为4，句子长度为16，分词列表words = []。

首先是正向匹配。sub_str = ‘对外经济’与词典进行匹配，匹配失败，窗口大小减一。

sub_str = ‘对外经’与词典进行匹配，匹配失败，窗口大小减一。

sub_str = ‘对外’与词典进行匹配，匹配成功，窗口大小恢复为4，向右移动之前匹配词的长度，此时sub_str = ‘经济技术’，将其添加至列表words中。重复上述步骤。

当匹配到最后一个词时，算法停止。

正向匹配结果如下：[‘对外’, ‘经济’, ‘技术’, ‘合作’, ‘与’, ‘交流’, ‘不断’, ‘扩大’, ‘。’]

反向匹配如法炮制，结果如下：[‘对外’, ‘经济’, ‘技术’, ‘合作’, ‘与’, ‘交流’, ‘不断’, ‘扩大’, ‘。’]

正向与反向匹配结果相同，返回任意一个。

代码：

加载字典

def read_dict(path):

words_dict = []

with open(path, 'r') as r:

line = r.readlines()

# print(line)

for i in line:

word = i.split(',')

words_dict.append(word[0])

return words_dict

window_size = 4

正向匹配算法

def fmm(source, words_dict):

len_source = len(source) # 原句长度

index = 0

words = [] # 分词后句子每个词的列表

while index < len_source: # 如果下标未超过句子长度

match = False

for i in range(window_size, 0, -1):

sub_str = source[index: index+i]

if sub_str in words_dict:

match = True

words.append(sub_str)

index += i

break

if not match:

words.append(source[index])

index += 1

return words

反向匹配算法

def bmm(source, word_dict):

len_source = len(source) # 原句长度

index = len_source

words = [] # 分词后句子每个词的列表

while index > 0:

match = False

for i in range(window_size, 0, -1):

sub_str = source[index-i: index]

if sub_str in words_dict:

match = True

words.append(sub_str)

index -= i

break

if not match:

words.append(source[index-1])

index -= 1

words.reverse() # 得到的列表倒序

return words

双向匹配算法

def bi_mm(source, word_dict):

forward = fmm(source, words_dict)

backward = bmm(source, words_dict)

# 正反向分词结果

print("FMM: ", forward)

print("BMM: ", backward)

# 单字词个数

f_single_word = 0

b_single_word = 0

# 总词数

tot_fmm = len(forward)

tot_bmm = len(backward)

# 非字典词数

oov_fmm = 0

oov_bmm = 0

# 罚分，罚分值越低越好

score_fmm = 0

score_bmm = 0

# 如果正向和反向结果一样，返回任意一个

if forward == backward:

return backward

# print(backward)

else: # 分词结果不同，返回单字数、非字典词、总词数少的那一个

for each in forward:

if len(each) == 1:

f_single_word += 1

for each in backward:

if len(each) == 1:

b_single_word += 1

for each in forward:

if each not in words_dict:

oov_fmm += 1

for each in backward:

if each not in backward:

oov_bmm += 1

# 可以根据实际情况调整惩罚分值

# 这里都罚分都为1分

# 非字典词越少越好

if oov_fmm > oov_bmm:

score_bmm += 1

elif oov_fmm < oov_bmm:

score_fmm += 1

# 总词数越少越好

if tot_fmm > tot_bmm:

score_bmm += 1

elif tot_fmm < tot_bmm:

score_fmm += 1

# 单字词越少越好

if f_single_word > b_single_word:

score_bmm += 1

elif f_single_word < b_single_word:

score_fmm += 1

# 返回罚分少的那个

if score_fmm < score_bmm:

return forward

else:

return backward

主函数，测试了分词的时间，包括加载词典的时间

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

words_dict = read_dict('chineseDic.txt')

# print(bmm("我正在上自然语言处理课。", words_dict))

# print("result: ", result)

print("BiMM: ", bi_mm("对外经济技术合作与交流不断扩大。", words_dict))

end = time.time()

print("running time: " + str(end - start) + "s")

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最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法，分为正向和逆向，原理都是一样的。

正向最大匹配算法，故名思意，从左向右扫描寻找词的最大匹配。

首先我们可以规定一个词的最大长度，每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配，如果没有找到，就缩短长度继续寻找，直到找到或者成为单字。

实例：

S1="计算语言学课程是三个课时" ,设定最大词长MaxLen = 5 ,S2= " "

字典中含有三个词：[计算语言学]、[课程]、[课时]

(1)S2=""；S1不为空，从S1左边取出候选子串W="计算语言学"；

(2)查词表，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="课程是三个课时"；

(3)S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="课程是三个"；

(4)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="课程是三"；

(5)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="课程是"；

(6)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="课程"

(7)查词表，W在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="是三个课时"；

(8)S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="是三个课时"；

(9)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三个课"；

(10)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三个"；

(11)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三"

(12)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W=“是”，这时 W是单字，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”，并将 W从S1中去掉，此时S1="三个课时"；

(13)S1不为空，从S1左边取出候选子串W="三个课时"；

(14)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="三个课"；

(15)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="三个"；

(16)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W=“三”，这时 W是单字，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="个课时"；

(17)S1不为空，从S1左边取出候选子串W="个课时"；

(18)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="个课"；

(19)查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W=“个”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ "，并将W从S1中去掉，此时S1="课时"；

(20)S1不为空，从S1左边取出候选子串W="课时"；

(21)查词表，W在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ "，并将W从S1中去掉，此时S1=""。

(22)S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。

中文分词算法的Python实现：

脚本接受两个参数，一个是输入文件的路径，另一个是词典的路径。

它的运行方法如下：

python max-match.py

#!/usr/bin/env python

import cPickle as pickle

import sys

window_size=5

def max_match_segment(line, dic):

# write your code here

chars = line.decode("utf8")

words = []

idx = 0

while idx < len(chars):

matched = False

for i in xrange(window_size, 0, -1):

cand=chars[idx:idx+i].encode("utf8")

if cand in dic:

words.append(cand)

matched = True

break

if not matched:

i = 1

words.append(chars[idx].encode("utf8"))

idx += i

return words

if __name__=="__main__":

try:

fpi=open(sys.argv[1], "r")

except:

print >> sys.stderr, "failed to open file"

sys.exit(1)

try:

dic = pickle.load(open(sys.argv[2], "r"))

except:

print >> sys.stderr, "failed to load dict %s" % sys.argv[2]

sys.exit(1)

try:

fpo = open("out.txt","w")

except:

print >> sys.stderr, "failed to load out.txt"

sys.exit(1)

for line in fpi:

fpo.write("\t".join( max_match_segment(line.strip(), dic) ))

当然，这只是最基础的，还可以有很多高级的优化，比如说改成Trie树版本的，控制最大词长度的等等。

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今天研究了一下中文分词，下面用两种简单的算法（正向最大匹配分词算法和逆向最大匹配分词算法）实现。

#字典生成
def load_dic(filename):
    f=open(filename,'r',encoding='utf-8')
    word_dic=set()
    max_length=1
    for line in f:
        word=line.strip()
        word_dic.add(word)
        if len(word)>max_length:
            max_length=len(word)
    return max_length, word_dic

#正向最大匹配分词
def fmm_word_seg(sentence, word_dic, max_length):
    begin=0
    words=[]
    while begin<len(sentence):
        for end in range(min(begin+max_length, len(sentence)), begin, -1):
            word=sentence[begin:end]
            if word in word_dic or end==begin+1:
                words.append(word)
                break
        begin=end
    return words

max_len, word_dic=load_dic('lexicon.txt') #中文词汇库
words=fmm_word_seg(input(), word_dic, max_len)
for word in words:
    print(word)

#字典生成
def load_dic(s):
    words=s.split()
    word_dic=set()
    max_length=1
    for word in words:
        word_dic.add(word)
        if len(word)>max_length:
            max_length=len(word)
    return max_length, word_dic

#逆向最大匹配分词
def fmm_word_seg(sentence, word_dic, max_length):
    end=len(sentence)
    words=[]
    while end>0:
        for begin in range(max(end-max_length, 0),end):
            word=sentence[begin:end]
            if word in word_dic or end==begin+1:
                words.append(word)
                break
        end=begin
    return words

max_len, word_dic=load_dic(input())
words=fmm_word_seg(input(), word_dic, max_len)
for i in range(len(words)-1,-1,-1):
    print(words[i])  #逆序打印

两种算法略有不同，但总体思路类似。对于不同的中文句子，两种算法可能有的适用，有的不适用。例如

研究生命的起源

这句话，使用正向最大匹配分词算法时，会被分成

研究生命的起源

，但使用逆向最大匹配分词算法就可以得到正确结果。当然逆向最大匹配分词算法也不是对所有句子都适用。
　　总的来看，两种算法都能一定程度上实现中文句子的分词，但都不完善，现阶段也没有百分百准确的分词算法，这一领域还有较大的研究空间。

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逆向最大匹配方法 ...逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起...逆向最大匹配算法python实现：分词文本示例：分词词典words.xlsx示例： #!/u

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中文分词算法-双向最大匹配法 python实现-附代码
2021-03-15 18:52:20

中文分词算法—最大匹配法1 正向最大匹配法FMM2 反向最大匹配法BMM3 双向最大匹配法4 python实现代码5 参考文献 1 正向最大匹配法FMM 2 反向最大匹配法BMM 3 双向最大匹配法 4 python实现代码 5 参考文献 user_dict ...

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自然语言处理双向最大匹配法
中文分词的python实现-基于HMM算法
万次阅读 热门讨论 2016-09-29 23:44:55

ObservedSet，观察值集合就是所有汉字，甚至包括标点符号所组成的集合。 TransProbMatrix，状态转移概率矩阵的含义就是从状态X转移到状态Y的概率，是一个4×4的矩阵，即{B,E,M,S}×{B,E,M,S}。 EmitProbMatrix，...

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HMM
中文分词程序Python版
2013-11-01 16:04:27

中文分词程序Python版，算法是正向最大匹配效果不错，亲自编写的

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正向最大匹配分词算法及KNN文本分类算法python实现_knn中文文本分类算法python,文本自动分词1.给定一个分词...
2021-06-24 22:20:28

分别使用了正向最大匹配算法和KNN算法。分词速度平均153295词/秒，189100字符/秒。文本分类使用tf-idf计算单词权重进行特征选择，我测试时选择前100个特征词，根据k的不同取值，分类的准确度平均为75%。

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Python中文分词实现方法(安装pymmseg)
2020-12-25 06:14:28

本文实例讲述了Python中文分词实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：在Python这pymmseg-cpp 还是十分方便的！环境 ubuntu10.04 , python2.65 步骤: 1 下载mmseg-cpp的源代码 ...

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N-Gram 分词算法 Python 实现
千次阅读 2020-05-29 19:09:26

N-Gram 算法是一种单词级别的窗口取词算法，N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-...

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字符串自然语言处理
中文分词3——最大概率分词(python)
2020-11-24 04:35:15

对于一个待分词的句子，首先获取其有向无环图DAG，然后利用DP算法对该有向无环图进行最大概率路径的计算。有向无环图（directedacyclicgraphs）简称DAG，是一种图的数据结构，简而言之，即为没有环的有向图。在本...

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文章目录

1. 机械分词算法

1.1. 正向最大匹配算法

1.2. 逆向最大匹配算法

分词 | 双向匹配中文分词算法python实现

用python实现前向分词最大匹配算法的示例代码

python实现中文分词FMM算法实例

python中文分词教程之前向最大正向匹配算法详解

python中文分词,使用结巴分词对python进行分词(实例讲解)

中文分词算法之最大正向匹配算法（Python版）

正向最大匹配分词算法及KNN文本分类算法python实现

中文分词（python）

自然语言处理（NLP）中的的中文分词算法及 Python 实现

Python-基于词典-中文分词算法

简易中文分词算法(python)

基于概率最大化的中文分词算法 Python

中文分词--最大正向匹配算法python实现

自然语言处理（NLP）中的中文分词算法及 Python 实现

python实现机械分词之逆向最大匹配算法代码示例

中文分词算法-双向最大匹配法 python实现-附代码

中文分词的python实现-基于HMM算法

中文分词程序Python版

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N-Gram 分词算法 Python 实现

中文分词3——最大概率分词(python)

中文分词算法python